結構化、半結構化和非結構化資料之間的區別

資料在理解業務趨勢方面發揮著至關重要的作用。許多組織生成和處理海量資料。這些龐大而複雜的資料被稱為“大資料”。大資料分為三種類型：結構化資料、半結構化資料和非結構化資料。

什麼是結構化資料？

結構化資料通常以行和列的形式儲存在表中。這些表中的結構化資料可以與其他表形成關係。人類和機器可以輕鬆地從結構化資料中檢索資訊。這些資料是有意義的，並用於開發資料模型。

許多商業組織都使用結構化資料。公司將資料視覺化技術應用於結構化資料，以從中提取有意義的見解並開發資料模型。機器學習演算法應用於這些資料，以便它們可以根據這些資料預測未來的結果。
關係資料庫中的資料是結構化資料的最佳示例，並且可以使用結構化查詢語言 (SQL) 訪問這些資料。
結構化資料安全性高，所需的儲存空間少。大約 20% 的資料是結構化的。用於結構化資料的工具包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。

以下是維護結構化資料的優勢

並且，以下是將資料以結構化方式儲存的缺點

未經處理且未組織的資料稱為非結構化資料。此類資料沒有意義，不用於開發資料模型。非結構化資料可能是文字、影像、音訊、影片、評論、衛星影像等。世界上幾乎 80% 的資料都是非結構化資料。

非結構化資料需要大量的儲存空間。在這裡，資料是不安全的。很難搜尋這些資料，因為它沒有得到很好的組織。這些資料儲存在 NoSQL 資料庫中，因為它們無法使用關係資料庫進行管理。從這些資料中獲取見解非常困難。
文字檔案、電子郵件、來自社交媒體應用程式、物聯網、媒體等的資料是人類生成非結構化資料的示例。衛星影像、科學資料等是機器生成非結構化資料的示例。
用於非結構化資料的工具包括 MongoDB、Hadoop、DynamoDB、Azure 等。資料視覺化最適合分析非結構化資料，因為它們顯示了這些資料的隱藏含義。

以下是使用非結構化資料的優勢

使用非結構化資料的缺點如下

半結構化資料僅在一定程度上被組織，其餘部分是非結構化的。因此，組織級別低於結構化資料，高於非結構化資料。

下表重點介紹了結構化資料和非結構化資料之間的主要區別

結構化資料	非結構化資料
結構化資料經過處理並已組織。	非結構化資料未經處理且未組織。
資料以表格形式儲存。	資料以文字、影像等形式儲存。
結構化資料使用關係資料庫管理系統 (RDBMS) 進行管理	非結構化資料使用 NoSQL 進行管理
資料安全性高。	資料不安全。
可以從結構化資料開發資料模型	我們無法使用非結構化資料開發資料模型。
這些資料儲存在資料倉庫和資料湖中。它需要較少的儲存空間。	非結構化資料只能儲存在資料湖中。儲存此類資料需要更多儲存空間。
結構化資料是定量資料	非結構化資料是定性資料
使用的分析方法是分類迴歸聚類	此處使用的分析方法是資料堆疊和資料探勘
在此資料中搜索很容易	由於資料未組織，因此難以搜尋
大約 20% 的資料採用結構化形式。	大約 80% 的資料採用非結構化形式
由於所需的儲存空間較少，因此結構化資料具有很強的可擴充套件性	它不可擴充套件，因為它需要更多儲存空間
資料不靈活資料不靈活	資料靈活
示例 - 名稱、聯絡方式等是結構化資料的示例。Excel 電子表格、Google 表格、關係資料庫包含結構化資料。	示例 - 社交媒體評論、衛星影像、民意調查結果等是非結構化資料的示例。非結構化資料儲存在非關係資料庫管理系統中。

世界上大部分資料都是非結構化的。儘管非結構化資料在組織良好的結構化資料方面存在缺點，但它仍然幫助組織和公司透過評論、民意調查等更好地瞭解客戶和使用者。這有助於公司分析和了解客戶的興趣和購買習慣、他們的心態等，以便他們進一步改進其產品或服務。

結構化資料易於用於建立資料模型，並幫助組織瞭解這些資料中的趨勢並根據這些趨勢採取必要的措施。

Kiran Kumar Panigrahi

更新於： 2023年6月23日

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